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LittleeCrazyWay MT5
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EUNCHP28
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VV ForexTime
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¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?

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Cada producto en el Mercado MetaTrader se puede comprar a través de las plataformas comerciales MetaTrader 4 y MetaTrader 5, y directamente en la página MQL5.com. Seleccione el producto que mejor se adapte a su forma de trabajar, pague de la forma que le resulte más cómoda, y no se olvide de activarlo.

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 2): Entrenamiento y prueba de la red

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En el presente artículo, proseguiremos nuestro estudio de las redes neuronales, iniciado en el artículo anterior, y analizaremos un ejemplo de uso en los asesores de la clase CNet que hemos creado. Asimismo, analizaremos dos modelos de red neuronal que han mostrado resultados semejantes tanto en su tiempo de entrenamiento, como en la precisión de sus predicciones.

Cómo instalar y utilizar OpenCL para efectuar cálculos

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Ya ha pasado más de un año desde que surgiese en MQL5 la posibilidad de escribir programas para OpenCL. Sin embargo, ni mucho menos todos los usuarios han valorado como merecen las posibilidades que brinda el uso de cálculos paralelos en sus asesores, indicadores y scripts. Este artículo pretende ayudarle a configurar OpenCL en su computadora personal, de manera que usted pueda probar esta tecnología por sí mismo en el terminal comercial MetaTrader 5.

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Publicado el artículo "Optimización móvil continua (Parte 8): Mejorando el programa y corrigiendo los errores encontrados".

Optimización móvil continua (Parte 8): Mejorando el programa y corrigiendo los errores encontrados

A petición de los usuarios y lectores del presente ciclo de artículos, el programa ha sido modificado, y ahora podemos decir que el este artículo contiene la nueva versión del autooptimizador. Asimismo, hemos introducido en el autooptimizador tanto las mejoras solicitadas, como algunas nuevas cuya idea surgió durante la corrección del programa.

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Publicado el artículo "Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico".

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 54): Clases herederas del indicador abstracto básico

En este artículo, vamos a hablar de la creación de las clases de los objetos herederos del indicador abstracto básico. Estos objetos nos permitirán crear los asesores expertos tipo indicador, recopilar y obtener estadísticas de valores de datos de diferentes indicadores y precios. Además, crearemos una colección de objetos de indicador de la cual se podrá obtener el acceso a las propiedades y datos de cada indicador creado en el programa.

Publicado el artículo "Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 53): Clase del indicador abstracto básico".

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 53): Clase del indicador abstracto básico

En este artículo, vamos a analizar la creación de la clase del indicador abstracto que a continuación va a usarse como una clase básica para crear objetos de los indicadores estándar y personalizados de la biblioteca.

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Publicado el artículo "Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 52): Concepto multiplataforma de indicadores estándar de período y símbolo múltiples de búfer único".

Trabajando con las series temporales en la biblioteca DoEasy (Parte 52): Concepto multiplataforma de indicadores estándar de período y símbolo múltiples de búfer único

En el presente artículo, vamos a considerar la creación del indicador estándar de período y símbolo múltiples Accumulation/Distribution. Vamos a mejorar un poco las clases de la biblioteca en cuanto a los indicadores para que los programas escritos para la plataforma obsoleta MetaTrader 4 y basados en la biblioteca en cuestión puedan funcionar sin problema cuando los usamos en MetaTrader 5.

Publicado el artículo "Optimización paralela con el método de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization)".

Optimización paralela con el método de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization)

El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.

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MANCING 21160993
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